Een applicatie verwerkt inkomende berichten die tientallen andere applicaties en microservices vervolgens snel consumeren. Het berichtvolume varieert drastisch en kan pieken tot 100.000 berichten per seconde. Het bedrijf wil componenten ontkoppelen en de schaalbaarheid vergroten. Welke oplossing voldoet aan deze vereisten?

De correcte optie is het publiceren van berichten naar een Amazon SNS-topic met meerdere Amazon SQS-abonnementen. Dit voldoet aan de vereisten omdat SNS een fan-out-patroon mogelijk maakt, waarbij één bericht naar meerdere SQS-wachtrijen wordt gestuurd. SQS biedt asynchrone verwerking, ontkoppeling en schaalbaarheid voor de consumer-applicaties, die berichten onafhankelijk en op hun eigen tempo kunnen verwerken, zelfs bij hoge pieken tot 100.000 berichten per seconde. Incorrecte opties: Amazon Kinesis Data Analytics is bedoeld voor real-time analyse van streaming data, niet primair voor het ontkoppelen en distribueren van berichten naar meerdere consumenten. Amazon EC2 Auto Scaling op basis van CPU-metrics schaalt de ingestie-applicatie, maar lost de ontkoppeling en schaalbaarheid voor de consumer-applicaties niet op. Een enkele shard in Kinesis Data Streams heeft een beperkte doorvoer (maximaal 1 MB/s of 1000 records/s), wat onvoldoende is voor 100.000 berichten per seconde. Het gebruik van DynamoDB als tussenstap voegt ook onnodige complexiteit en kosten toe voor dit specifieke scenario.